王喜平，郄少媛

碳交易機(jī)制下供應(yīng)鏈CCS投資時(shí)機(jī)研究

王喜平，郄少媛

（華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理系，河北 保定 071003）

在碳交易機(jī)制下，碳價(jià)格不確定性對(duì)發(fā)電商的碳捕獲與封存（Carbon Capture and Storage，CCS）投資時(shí)機(jī)具有重要影響?；趯?shí)物期權(quán)理論，考慮碳價(jià)格不確定性及CCS投資成本遞減情況下CCS投資的期權(quán)價(jià)值，建立集碳捕獲-運(yùn)輸-封存于一體的CCS投資時(shí)機(jī)決策基本模型。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建考慮供應(yīng)鏈內(nèi)發(fā)電商與CCS運(yùn)營(yíng)商合作的CCS投資博弈模型，分析發(fā)電商與CCS運(yùn)營(yíng)商在收益轉(zhuǎn)移比例與投資時(shí)機(jī)之間進(jìn)行決策的均衡條件?；谏鲜瞿Ｐ?，結(jié)合數(shù)值算例進(jìn)一步分析了CCS投資時(shí)機(jī)的影響因素。結(jié)果表明：碳價(jià)格波動(dòng)率、政府對(duì)CCS投資補(bǔ)貼系數(shù)、CCS技術(shù)學(xué)習(xí)效應(yīng)以及供應(yīng)鏈內(nèi)部企業(yè)間的收益轉(zhuǎn)移比例等都將對(duì)CCS投資門檻產(chǎn)生影響，供應(yīng)鏈企業(yè)應(yīng)綜合考慮各因素的影響，科學(xué)選擇投資時(shí)機(jī)與收益轉(zhuǎn)移比例，以實(shí)現(xiàn)CO2減排的同時(shí)保證各方的經(jīng)濟(jì)利益，保障供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)運(yùn)行與CCS投資優(yōu)化。

供應(yīng)鏈；CCS投資；期權(quán)博弈；投資門檻

0 引言

CCS技術(shù)為應(yīng)對(duì)能源與環(huán)境挑戰(zhàn)、實(shí)現(xiàn)2050年前2℃溫升控制目標(biāo)提供了現(xiàn)實(shí)選擇。根據(jù)IEA預(yù)測(cè)，CCS技術(shù)的CO2減排潛力至少為40億噸/年，其減排貢獻(xiàn)可以達(dá)到19％，到2050年全球通過(guò)CCS捕集的CO2甚至將超過(guò)100億噸[1]。巨大的減排潛力加之能夠?qū)崿F(xiàn)化石能源利用的CO2近零排放，使其得到國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注，尤其對(duì)像中國(guó)這樣經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度依賴煤炭等化石能源支撐的經(jīng)濟(jì)體更具戰(zhàn)略意義。然而由于CCS技術(shù)尚不成熟、投資成本高、政府政策不確定、碳交易市場(chǎng)不成熟、公眾認(rèn)知度較低等，CCS投資面臨諸多不確定性，這些不確定性無(wú)疑增加了CCS的投資風(fēng)險(xiǎn)，因此客觀評(píng)價(jià)碳交易背景下CCS投資面臨的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，科學(xué)選擇投資時(shí)機(jī)具有重要意義。

1 相關(guān)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)外學(xué)者早已開始關(guān)注CCS投資并對(duì)其經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)。早期研究主要借助傳統(tǒng)的凈現(xiàn)值（NPV）方法對(duì)CCS投資價(jià)值進(jìn)行靜態(tài)分析，Mark等對(duì)CCS投資前后的發(fā)電經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行了對(duì)比分析[2]；Edward等分析了三種不同發(fā)電技術(shù)下CO2的捕集成本[3]。然而NPV是一種確定性的投資評(píng)價(jià)方法，沒(méi)有考慮到投資不確定性、不可逆性和時(shí)機(jī)選擇的重要意義，因而不能準(zhǔn)確評(píng)價(jià)CCS的投資價(jià)值。為克服上述缺陷，大量文獻(xiàn)開始利用實(shí)物期權(quán)理論研究CCS投資決策。Zhou等針對(duì)火力發(fā)電，運(yùn)用實(shí)驗(yàn)?zāi)M方法，在碳價(jià)格不確定條件下，比較不同發(fā)電技術(shù)對(duì)CCS投資策略的影響[4]。張新華等考慮碳價(jià)格及碳捕獲技術(shù)的不確定性，構(gòu)建雙重不確定條件下的碳捕獲技術(shù)投資模型，并對(duì)模型進(jìn)行求解及數(shù)值仿真分析[5]。Heydaris等基于實(shí)物期權(quán)理論，分析了不確定條件下實(shí)現(xiàn)碳減排的投資決策問(wèn)題[6]。陳濤等在多重不確定條件下，將發(fā)電投資與CCS投資看作一個(gè)兩階段的投資決策模型，得出CCS投資期望的投資時(shí)間及政府補(bǔ)貼規(guī)則[7]。Zhu和Fan將碳價(jià)格、電價(jià)、投資成本和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用考慮到一個(gè)連續(xù)時(shí)間模型中，從節(jié)約成本、投資風(fēng)險(xiǎn)、減排量和捕獲率四個(gè)維度對(duì)發(fā)電站加裝CCS裝置進(jìn)行了分析[8]。Wang和Du考慮碳價(jià)格、燃料價(jià)格、投資成本及政府補(bǔ)貼等不確定性因素，基于實(shí)物期權(quán)理論構(gòu)建了燃煤電站CCS投資決策的四叉樹模型，研究了政策補(bǔ)貼對(duì)CCS投資決策的影響[9]。Walshdm等考慮在碳價(jià)格確定及隨機(jī)兩種不同情況下，假定投資成本具有時(shí)間依賴性，運(yùn)用實(shí)物期權(quán)方法構(gòu)造CCS投資決策模型，得出了不同情況下CCS投資的最佳時(shí)機(jī)[10]。

上述研究主要是從單一企業(yè)視角進(jìn)行的，考慮了CCS投資的不可逆性、不確定性和管理柔性等特征，但大多沒(méi)有考慮企業(yè)外部競(jìng)爭(zhēng)與合作?？紤]到CCS技術(shù)涉及二氧化碳的采集、運(yùn)輸和封存，是一個(gè)龐大的技術(shù)群，需要高昂的投資成本，因此考慮企業(yè)間投資競(jìng)爭(zhēng)與合作可能更有意義。事實(shí)上，相關(guān)學(xué)者已將實(shí)物期權(quán)與博弈理論結(jié)合，研究考慮企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的投資時(shí)機(jī)決策問(wèn)題。Reinagenum基于期權(quán)博弈建立了一個(gè)雙寡頭競(jìng)爭(zhēng)模型，研究發(fā)現(xiàn)新技術(shù)推廣具有“溢出”效應(yīng)[11]。Lukas和Welling基于實(shí)物期權(quán)方法，建立了單企業(yè)、雙企業(yè)以及多企業(yè)合作的項(xiàng)目投資模型，得出了各模型情景下，供應(yīng)鏈企業(yè)投資氣候友好型項(xiàng)目的最優(yōu)投資時(shí)機(jī)[12]。安瑛暉和張維得出了期權(quán)博弈方法的一般研究框架[13]。廖玉玲和洪倩霖在不確定性和競(jìng)爭(zhēng)性環(huán)境中，基于隨機(jī)最優(yōu)停止問(wèn)題，分別探討投資時(shí)機(jī)選擇的完全信息與不完全信息期權(quán)博弈模型[14]。韓款和石善沖認(rèn)為期權(quán)博弈投資戰(zhàn)略可以使得企業(yè)投資價(jià)值最大化，提出了實(shí)物期權(quán)和期權(quán)博弈投資戰(zhàn)略分析的應(yīng)用思路和步驟[15]。以上研究為解決考慮企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的CCS投資時(shí)機(jī)決策問(wèn)題提供了有效參照。

綜上，越來(lái)越多學(xué)者對(duì)碳交易機(jī)制下CCS投資決策問(wèn)題進(jìn)行研究，但大多是從單企業(yè)視角進(jìn)行的，考慮CCS的投資特性和碳價(jià)格的不確定性，從供應(yīng)鏈視角構(gòu)建CCS投資決策模型，首先建立集碳捕獲-運(yùn)輸-封存于一體的供應(yīng)鏈CCS投資時(shí)機(jī)決策的基本模型。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建考慮供應(yīng)鏈內(nèi)發(fā)電商與CCS運(yùn)營(yíng)商合作的CCS投資博弈模型，文章給出了兩種不同情景下CCS投資的最優(yōu)投資門檻值，并進(jìn)一步通過(guò)算例討論了CCS投資門檻的影響因素。

2 問(wèn)題描述與理論假設(shè)

2.1 背景描述

在碳限額與交易背景下，投資CCS技術(shù)后可以獲得碳減排在碳市場(chǎng)的交易價(jià)值，該價(jià)值是由碳減排量和碳價(jià)格共同決定的。但碳交易價(jià)格的隨機(jī)波動(dòng)，使CCS投資收益將面臨很大的不確定性。政府為鼓勵(lì)發(fā)電商進(jìn)行CCS投資，通常會(huì)對(duì)進(jìn)行CCS投資的發(fā)電商給予一定補(bǔ)貼（如發(fā)電補(bǔ)貼或投資補(bǔ)貼），這里假定以清潔能源上網(wǎng)電價(jià)的方式進(jìn)行補(bǔ)貼。

CCS技術(shù)投資包括碳捕獲系統(tǒng)投資以及碳運(yùn)輸、封存系統(tǒng)投資。為分析CCS技術(shù)投資決策問(wèn)題，構(gòu)建集碳捕獲-運(yùn)輸-封存于一體的基本供應(yīng)鏈和由發(fā)電商和CCS運(yùn)營(yíng)商組成的二級(jí)供應(yīng)鏈。在基本供應(yīng)鏈中，假設(shè)只有一家企業(yè)作為投資主體，負(fù)責(zé)CCS的全部投資，根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境選擇最優(yōu)投資時(shí)機(jī)；在二級(jí)供應(yīng)鏈中，發(fā)電商和CCS運(yùn)營(yíng)商作為兩個(gè)共同的投資主體，發(fā)電商負(fù)責(zé)對(duì)發(fā)電過(guò)程中排放的CO2進(jìn)行捕集，并獲得碳捕集收益；CCS運(yùn)營(yíng)商則負(fù)責(zé)CO2的運(yùn)輸和封存，并從發(fā)電商處獲得部分轉(zhuǎn)移收益。具體二級(jí)供應(yīng)鏈模型如圖1所示。

圖1 二級(jí)供應(yīng)鏈投資模型

Figure 1 Investment model of a two-stage supply chain

2.2 理論假設(shè)

在不改變問(wèn)題本質(zhì)的前提下，特做如下假設(shè)：

（1）假定碳排放權(quán)價(jià)格為()，()受到碳交易市場(chǎng)的諸多不確定因素影響，這里假設(shè)碳排放權(quán)價(jià)格服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)：

其中，為碳交易價(jià)格瞬時(shí)期望增長(zhǎng)率，且0≤＜(為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率)；為波動(dòng)率，且∈+；d為標(biāo)準(zhǔn)維納過(guò)程增量，服從均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布。

（2）政府為鼓勵(lì)發(fā)電商進(jìn)行CCS投資，對(duì)進(jìn)行CCS投資的發(fā)電商給予清潔能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼；上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)為。

（3）供應(yīng)鏈一次性投資CCS技術(shù)，假定投資總成本為()，其中碳捕獲系統(tǒng)投資成本為()，則碳運(yùn)輸、封存系統(tǒng)投資成本為(1-)()。進(jìn)一步假定CCS技術(shù)投資成本滿足“學(xué)習(xí)曲線效應(yīng)”，()=0exp(-)，表示學(xué)習(xí)效應(yīng)。學(xué)習(xí)效應(yīng)表明隨著時(shí)間的推移，CCS投資成本呈遞減趨勢(shì)；這為等待提供了價(jià)值。

（4）供應(yīng)鏈?zhǔn)秋L(fēng)險(xiǎn)中性的，不考慮CCS技術(shù)實(shí)施時(shí)間，供應(yīng)鏈進(jìn)行CCS技術(shù)投資后將立即獲得碳減排額。供應(yīng)鏈企業(yè)最早可以在=0時(shí)進(jìn)行投資。

3 模型分析

3.1 基本供應(yīng)鏈模型

假設(shè)供應(yīng)鏈只有一家企業(yè)，該企業(yè)負(fù)責(zé)碳捕集-運(yùn)輸-封存的全部投資。由于碳捕集系統(tǒng)容量與發(fā)電裝機(jī)容量相匹配。假定碳捕集系統(tǒng)的CO2年碳捕獲量為：

式中，為碳捕獲系統(tǒng)的年碳捕獲量；為發(fā)電裝機(jī)容量；為發(fā)電商的年發(fā)電小時(shí)數(shù)；為CO2的排放強(qiáng)度；為CO2的捕獲率[16]。

發(fā)電商根據(jù)市場(chǎng)條件計(jì)算最優(yōu)投資閾值，從而得出供應(yīng)鏈的CCS最佳投資時(shí)機(jī)，以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈利潤(rùn)的最大化。假定供應(yīng)鏈企業(yè)對(duì)CCS投資產(chǎn)生的現(xiàn)金流以貼現(xiàn)率r進(jìn)行貼現(xiàn)，得到時(shí)刻的CCS技術(shù)投資的收益(())：

式中，表示上網(wǎng)電量。

首先，構(gòu)建以供應(yīng)鏈CCS技術(shù)投資期望凈收益為目標(biāo)函數(shù)的基本模型，結(jié)合以上假設(shè)條件，得出供應(yīng)鏈在任意時(shí)刻進(jìn)行CCS技術(shù)投資的收益凈現(xiàn)值函數(shù)為：

式(4)中，()為CCS技術(shù)投資成本。由于成本函數(shù)()隨著變化而變化，無(wú)法直接計(jì)算得到Bellman方程。但是，成本函數(shù)的這種關(guān)系可以在積分中進(jìn)行。因?yàn)?/p>

所以

對(duì)比式(3)可得

式(7)是關(guān)于CCS技術(shù)投資收益凈現(xiàn)值的表示，第一項(xiàng)是供應(yīng)鏈在碳交易市場(chǎng)中獲得的碳交易收益，第二項(xiàng)是清潔能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼收益，第三項(xiàng)是凈投資成本。

3.2 最優(yōu)投資時(shí)機(jī)分析

供應(yīng)鏈CCS技術(shù)投資可以看成是一個(gè)時(shí)間連續(xù)的美式看漲期權(quán)，且假定CCS投資決策可以無(wú)限期延遲，這意味期權(quán)的到期日沒(méi)有邊界條件。在未進(jìn)行CCS技術(shù)投資的情況下，供應(yīng)鏈持有投資期權(quán)，等待過(guò)程中無(wú)碳減排收益。發(fā)電商根據(jù)CCS投資期權(quán)價(jià)值最大化原則選擇最佳投資時(shí)機(jī)。假設(shè)時(shí)刻單位碳排放權(quán)的價(jià)格為()初次達(dá)到最優(yōu)投資門檻p，供應(yīng)鏈停止等待進(jìn)行投資，這時(shí)供應(yīng)鏈?zhǔn)找孀顑?yōu)。用(())表示供應(yīng)鏈CCS投資期權(quán)的價(jià)值，則

由伊藤引理，得到(())滿足以下微分方程

根據(jù)式(9)易知(())滿足以下邊界條件

在這里，p表示CCS技術(shù)投資的碳排放交易邊界價(jià)格。顯然，微分方程(9)是一個(gè)二階齊次線性方程式。根據(jù)微分方程的基本理論，其通解可以用任意兩個(gè)相互獨(dú)立的解的線性組合來(lái)進(jìn)行表達(dá)，即

根據(jù)條件(10)易知2=0，且待定系數(shù)1滿足

式(9)、式(10)、式(11)聯(lián)立，求解得到CCS技術(shù)投資的碳排放交易邊界價(jià)格，即最優(yōu)投資門檻

CCS技術(shù)投資期權(quán)價(jià)值為：

基本模型供應(yīng)鏈的最優(yōu)投資時(shí)機(jī)為：

即()初次到達(dá)最優(yōu)投資門檻的時(shí)刻。

4 考慮供應(yīng)鏈內(nèi)部合作的CCS投資時(shí)機(jī)分析

在基本供應(yīng)鏈模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)考慮供應(yīng)鏈內(nèi)部企業(yè)間合作情景下的CCS投資時(shí)機(jī)進(jìn)行分析。在二級(jí)供應(yīng)鏈中，發(fā)電商為領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，負(fù)責(zé)對(duì)CO2排放進(jìn)行捕集，并獲得碳捕集收益；CCS運(yùn)營(yíng)商為跟隨企業(yè)，負(fù)責(zé)對(duì)CO2的運(yùn)輸和封存。為激勵(lì)CCS運(yùn)營(yíng)商對(duì)碳運(yùn)輸、封存系統(tǒng)進(jìn)行投資，發(fā)電商采用收益分享機(jī)制，將其碳減排收益的一定比例轉(zhuǎn)移給CCS運(yùn)營(yíng)商，假設(shè)收益轉(zhuǎn)移系數(shù)為（0≦≦1）。

CCS運(yùn)營(yíng)商根據(jù)收益轉(zhuǎn)移系數(shù)的值進(jìn)行決策：如果有利可圖則選擇合作，實(shí)施相應(yīng)的投資，否則不合作。若合作則根據(jù)自身利益最大化的原則選擇最佳投資時(shí)機(jī)。綜上，得出二級(jí)供應(yīng)鏈的CCS技術(shù)投資收益受到碳交易價(jià)格、政府清潔能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)以及供應(yīng)鏈內(nèi)企業(yè)合作因素的共同影響。顯然鏈內(nèi)博弈是根據(jù)相鄰企業(yè)的決策，決定最佳投資時(shí)機(jī)，最終實(shí)現(xiàn)自身利益最大化。

發(fā)電商的期望收益凈現(xiàn)值為：

式中，為發(fā)電商向CCS運(yùn)營(yíng)商支付的單位CO2的運(yùn)輸、封存費(fèi)用。

CCS運(yùn)營(yíng)商的期望收益凈現(xiàn)值為：

在供應(yīng)鏈中，CCS運(yùn)營(yíng)商可以選擇投資或者不投資，采用倒推法對(duì)博弈均衡進(jìn)行求解。先計(jì)算CCS運(yùn)營(yíng)商的投資閾值，再計(jì)算發(fā)電商的轉(zhuǎn)移收益系數(shù)。

CCS運(yùn)營(yíng)商運(yùn)輸、封存技術(shù)投資的期權(quán)價(jià)值函數(shù)

由式（14）得到

根據(jù)式（18）得到CCS運(yùn)營(yíng)商對(duì)CCS技術(shù)投資的期權(quán)價(jià)值為：

則CCS運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)投資時(shí)機(jī)為：

求解，得到

并且

5 算例分析

用MATLAB作為計(jì)算工具對(duì)模型進(jìn)行求解、分析。具體針對(duì)碳價(jià)波動(dòng)率、清潔能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼、CCS投資成本學(xué)習(xí)效應(yīng)和收益轉(zhuǎn)移系數(shù)的變化對(duì)最優(yōu)投資門檻造成的影響進(jìn)行分析，以期得到有益的結(jié)論為政府部門的政策制定和供應(yīng)鏈企業(yè)的投資決策提供參考。模型中各參數(shù)的設(shè)定如表1所示。

表1 參數(shù)設(shè)定

5.1 基本供應(yīng)鏈CCS投資時(shí)機(jī)的影響因素分析

（1）碳價(jià)格波動(dòng)率對(duì)CCS投資時(shí)機(jī)的影響

假定政府清潔能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)=0.2元/kWh，碳捕獲率λ=90%，學(xué)習(xí)效應(yīng)=0.0202的情況下，可得到最優(yōu)投資門檻與碳價(jià)波動(dòng)率之間的關(guān)系，如圖2。圖2表明在其他條件相同的情況下，碳價(jià)格波動(dòng)率越大，CCS投資門檻越高，這意味著最優(yōu)投資門檻與碳價(jià)格波動(dòng)率存在正相關(guān)關(guān)系。這是因?yàn)樘純r(jià)格波動(dòng)率越大，投資者面臨的收益不確定性越大，為保證其投資收益因而需要更高的CCS投資門檻值。從這個(gè)意義上講，保持碳交易市場(chǎng)的相對(duì)穩(wěn)定有助于促進(jìn)CCS投資。

（2）政府補(bǔ)貼系數(shù)對(duì)CCS投資時(shí)機(jī)的影響

假定碳價(jià)波動(dòng)率=0.3，碳捕獲率=90%，學(xué)習(xí)效應(yīng)函數(shù)中=0.0202得到清潔能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)與最優(yōu)投資門檻的關(guān)系，如圖3。從圖3可以看出，在碳價(jià)波動(dòng)率、碳捕獲率及學(xué)習(xí)效應(yīng)系數(shù)確定的情況下，最優(yōu)投資門檻與上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)呈負(fù)相關(guān)。當(dāng)補(bǔ)貼率系數(shù)為10%時(shí)，CCS投資門檻值大于521.85，而當(dāng)補(bǔ)貼率增大到40%是，CCS投資門檻值則小于521.42，表明CCS投資電價(jià)補(bǔ)貼有助于保證投資者收益，從而對(duì)CCS投資有一定的促進(jìn)作用。

圖2 碳價(jià)格波動(dòng)率與最優(yōu)投資門檻的關(guān)系

Figure 2 Relationships between carbon price volatilities and optimal investment thresholds

圖3 補(bǔ)貼系數(shù)與最優(yōu)投資門檻的關(guān)系

Figure 3 Relationships between subsidy coefficients and optimal investment thresholds

（3）學(xué)習(xí)效應(yīng)對(duì)CCS投資時(shí)機(jī)的影響

在學(xué)習(xí)效應(yīng)的作用下，CCS技術(shù)的投資成本會(huì)逐漸下降，進(jìn)而影響CCS的投資門檻值。假定波動(dòng)率=0.3，碳捕獲率=90%，政府清潔能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)=0.2元/KWh，可得到學(xué)習(xí)效應(yīng)函數(shù)與投資門檻的關(guān)系，如圖4。從圖4可以看出，在碳價(jià)波動(dòng)率、碳捕獲率及補(bǔ)貼系數(shù)一定的情況下，最優(yōu)投資門檻在學(xué)習(xí)效應(yīng)作用下隨時(shí)間而下降，并且學(xué)習(xí)效應(yīng)越大，CCS投資成本下降速度越快，進(jìn)而投資門檻下降越快。圖4中，=0.025時(shí)最優(yōu)投資門檻的圖像位于最下方，=0.015時(shí)最優(yōu)投資門檻的圖像位于最上方，=0.0202時(shí)最優(yōu)投資門檻的圖像位于中間，即p(=0.025)＜p(=0.0202)＜p(=0.015)。也就是說(shuō)，在某一確定時(shí)間，最優(yōu)投資門檻與學(xué)習(xí)效應(yīng)系數(shù)呈負(fù)相關(guān)。

圖4 學(xué)習(xí)效應(yīng)與最優(yōu)投資門檻的關(guān)系

Figure 4 Relationships between learning effects and optimal investment thresholds

綜合上述分析可以得到以下結(jié)論：

（1）最優(yōu)投資門檻與碳交易價(jià)格波動(dòng)率成正相關(guān)關(guān)系，碳交易市場(chǎng)的不確定性越大，則最優(yōu)投資門檻就越高，這就意味著供應(yīng)鏈進(jìn)行CCS技術(shù)投資的等待時(shí)間越長(zhǎng)。

（2）最優(yōu)投資門檻與上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)成負(fù)相關(guān)。也就是說(shuō)，政府部門提高上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼有助于降低CCS技術(shù)的投資門檻。

（3）最優(yōu)投資門檻與技術(shù)進(jìn)步呈負(fù)相關(guān)。技術(shù)進(jìn)步是影響CCS投資成本的重要因素，CCS技術(shù)學(xué)習(xí)效應(yīng)越強(qiáng)，技術(shù)進(jìn)步越快，則CCS技術(shù)投資成本下降越快，最優(yōu)投資門檻也會(huì)隨之降低。這就意味著技術(shù)進(jìn)步有助于促進(jìn)CCS技術(shù)投資。

5.2 考慮供應(yīng)鏈內(nèi)企業(yè)間合作情況下CCS最優(yōu)投資時(shí)機(jī)分析

（1）收益轉(zhuǎn)移系數(shù)對(duì)CCS投資時(shí)機(jī)的影響

（2）其他因素對(duì)CCS最優(yōu)投資時(shí)機(jī)的影響

對(duì)比式（27）和式（14），發(fā)現(xiàn)考慮供應(yīng)鏈內(nèi)企業(yè)間合作情況下會(huì)提高CCS投資門檻，為驗(yàn)證這一結(jié)論，假定碳捕獲率=90%，=0.2元/KWh，=0.0202，最優(yōu)投資門檻與波動(dòng)率的關(guān)系見圖6。由圖6可以觀察到，最優(yōu)投資門檻隨著波動(dòng)率的增大而增大，即最優(yōu)投資門檻與波動(dòng)率呈正相關(guān)關(guān)系。這和基本模型得到的結(jié)論相同。進(jìn)一步對(duì)比圖2發(fā)現(xiàn)，在假定條件相同的情況下，CCS技術(shù)投資由二級(jí)供應(yīng)鏈完成比基本模型情況下的投資門檻會(huì)變高。以波動(dòng)率=0.3為例，基本模型情況下的投資臨界值為521.74，考慮供應(yīng)鏈內(nèi)企業(yè)間合作情況下則提高為554，這印證了前面的理論分析?？梢娍紤]供應(yīng)鏈內(nèi)企業(yè)間合作情況下，CCS運(yùn)營(yíng)商的加入雖然可以分擔(dān)部分投資風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)也推高了投資門檻。

圖5 最優(yōu)投資門檻與轉(zhuǎn)移收益系數(shù)的關(guān)系

Figure 5 Relationships between optimal investment thresholds and transfer yield coefficients

圖6 最優(yōu)投資門檻與波動(dòng)率的關(guān)系

Figure 5 Relationships between optimal investment thresholds and volatilities

綜上分析，得到以下結(jié)論：

6 結(jié)論

從供應(yīng)鏈視角探究CCS技術(shù)投資時(shí)機(jī)問(wèn)題。首先構(gòu)建了集碳捕獲-運(yùn)輸-封存于一體的供應(yīng)鏈CCS投資時(shí)機(jī)決策的基本模型，即假定碳捕獲-運(yùn)輸-封存由一家企業(yè)完成，基于實(shí)物期權(quán)理論求解得到了CCS最優(yōu)投資時(shí)機(jī)的理論表達(dá)式；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建考慮供應(yīng)鏈內(nèi)發(fā)電商與CCS運(yùn)營(yíng)商合作的CCS投資博弈模型?；谏鲜瞿Ｐ?，通過(guò)算例重點(diǎn)探討了碳交易價(jià)格波動(dòng)率、上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)以及CCS技術(shù)學(xué)習(xí)效應(yīng)及收益轉(zhuǎn)移系數(shù)對(duì)供應(yīng)鏈成員企業(yè)的最優(yōu)投資時(shí)機(jī)決策的影響。從分析結(jié)果可知，學(xué)習(xí)效應(yīng)越強(qiáng)，CCS投資成本下降越快，CCS技術(shù)投資時(shí)機(jī)會(huì)提前，這意味著加強(qiáng)技術(shù)進(jìn)步有助于促進(jìn)CCS投資；最優(yōu)投資門檻與碳交易價(jià)格波動(dòng)率正相關(guān)，因此保持碳市場(chǎng)的穩(wěn)定對(duì)CCS投資有促進(jìn)作用；最優(yōu)投資門檻隨著上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼系數(shù)的增大而降低，這是因?yàn)檎哟髮?duì)供應(yīng)鏈CCS技術(shù)投資的資金支持，投資門檻將變低；發(fā)電商轉(zhuǎn)移收益系數(shù)越高，越能促使CCS運(yùn)營(yíng)商提早進(jìn)行投資。上述結(jié)論對(duì)供應(yīng)鏈企業(yè)進(jìn)行CCS技術(shù)投資時(shí)機(jī)決策及國(guó)家制定相應(yīng)CCS的補(bǔ)貼政策具有一定的參考價(jià)值。

[1] 段宏波,朱磊,范英.中國(guó)碳捕獲與封存技術(shù)的成本演化和技術(shù)擴(kuò)散[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2015,35(2):333-341.

Duan H B, Zhu L, Fan Y. Analysis of cost and technological diffusion of carbon capture and storage for China-Based on Chinese energy economic endogenous technological model[J]. Systems Engineering- Theory & Practice, 2015,35(2):333-341.

[2] Mark C B, Howard J H, John E P, et al. Capture-ready coal plants: options, technologies and economics [J]. International Journal of Greenhouse Gas Control, 2007, 1(1):113-120.

[3] Edward S R, Chen C, Anand B R. Cost and performance of fossil fuel power plants with CO2 capture and storage[J]. Energy Policy, 2007, 35(9): 4444-4454.

[4] Zhou W, Zhu B, Fuss S, et al. Uncertainty modeling of CCS investment strategy in China’s power sector [J]. Applied Energy, 2010, 87(7): 2392-2400.

[5] 張新華,葉澤,李薇.價(jià)格與技術(shù)不確定條件下的發(fā)電商碳捕獲投資模型及分析[J].管理工程學(xué)報(bào),2012,26(3):109-113.

Zhang X H, Ye Z, Li W. The power producer's carbon capture investment model and its analysis under price and technology uncertainties[J]. Journal of Industrial Engineering and Engineering Management,2012,26(3):109-113.

[6] Heydaris, Owenenn, Siddquia. Real options analysis of investment in carbon capture and sequestration technology [J]. Computational Management Science, 2010, 9(1): 109-138.

[7] 陳濤,邵云飛,唐小我.多重不確定條件下發(fā)電與CCS技術(shù)的兩階段投資決策分析[J].系統(tǒng)工程,2012,30(3):37-44.

Chen T, Shao Y F, Tang X W. Coal-fired power and CCS investment decision-making issue based on a two stage investment model under multiple uncertain conditions[J]. Systems Engineering,2012,30(3): 37-44.

[8] Zhu L, Fan Y. Modeling the investment in carbon capture retrofits of pulverized coal-fired plants [J]. Energy, 2013, 57(8): 66-75．

[9] Wang X P, Du L. Study on CCS investment decision-making based on real options for China's coal-fired power plants [J]. Journal of Cleaner Production, 2016, 112, 4123-4131.

[10] Walshdm, Sullivank O, Lee W T, et al. When to invest in carbon capture and storage technology: A mathematical model [J]. Energy Economics, 2014(42):219-225.

[11] Reinagenum J E. Innovation and Industry Evolution Quarterly [J]. Journal of Economics, 1985 (100): 81-99.

[12] Lukas E, Welling A. Timing and eco(nomic) efficiency of climate-friendly investments in supply chains [J]. European Journal of Operational Research, 2014, 233(2): 448-457.

[13] 安瑛暉,張維.期權(quán)博弈理論的方法模型分析與發(fā)展[J].管理科學(xué),2001,4(1):38-43.

An Y H, Zhang W. Analysis and development of the method and model of option-game theory[J]. Journal of Management Sciences In China,2001,4(1):38-44.

[14] 廖玉玲,洪倩霖.基于期權(quán)博弈的投資時(shí)機(jī)選擇[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐(雙月刊),2011,172(32):31-34.

Liao Y L, Hong Q L. The timing selecting of investment based on option game[J]. The Theory and Practice of Finance and Economics, 2011, 32(4):31-34.

[15] 韓款,石善沖.實(shí)物期權(quán)博弈投資戰(zhàn)略分析的理論及應(yīng)用研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2006,1(8):52-54.

Han K, Shi S C. Study of theory framework and application thinking of real options game on the analysis of investment strategy[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition) , 2006, 1(8):52-54.

[16] 王宗耀,蘇浩益.基于實(shí)物期權(quán)理論的碳捕集系統(tǒng)最佳投資時(shí)機(jī)決策模型[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2014,(17):137-142.

Wang Z Y, Su H Y. A decision model for carbon-capture systems best investment opportunity based on real option theory[J]. Automation of Electric Power Systems,2014,38(17):137-142.

Research on the timing of CCS investment in supply chain under carbon emission trading

WANG Xiping, QIE Shaoyuan

(1. Department of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

Carbon Capture and Storage (CCS) technology offers a realistic means for responding to energy and environmental challenges and achieving 2°C temperature rise control targets by 2050. However, as CCS investment faces many uncertainties in policy, markets, and technology, the risk of such investment will undoubtedly increase. This paper objectively evaluates the risks and uncertainties in CCS investment in the context of carbon trading, and applies a scientific method to select the best investment opportunity.

To overcome the shortcomings of traditional research, which tended to evaluate the problem from the perspective of a single enterprise and given insufficient attention to enterprise cooperativity, this paper studies the timing of CCS investment from the perspective of an entire supply chain. Two specific scenarios are considered: the base scenario, in which carbon capture, transport, and storage is completed by one enterprise; and the secondary supply chain scenario, in which there is cooperation between enterprises within the supply chain, CCS investment is jointly completed by power producer and CCS operators, and income is shared.

Under the base scenario, considering the option characteristics of CCS investment, the mathematical model of the optimal timing for the CCS investment decision is constructed based on real option theory. Based on the natural delay of CCS investment, the stochastic fluctuation of carbon prices, and the “l(fā)earning curve effect” of the investment cost, the CCS investment value function is also constructed, with the assumption that CCS investment income arises from carbon emission reductions and a clean power subsidy. The mathematical expression of the CCS optimal investment timing threshold is obtained under the option framework.

Working off the model of the base scenario, with the secondary supply chain scenario, the notion that the power producers and CCS operators in the supply chain work together to conduct CCS investment is further considered, and a game model constructed accordingly. Assuming that the power producer is the first enterprise, the CCS operator is the follow-up enterprise, and the two enterprises share the costs and returns of the CCS investment, their respective income value functions are obtained. On this basis, the backward equilibrium method is used to solve the game equilibrium. First, the investment threshold of the CCS operator and the transfer yield coefficient and investment threshold of the power producer must be calculated. Then, a mathematical expression of the CCS investment threshold under the secondary supply chain can be derived and compared to that of the base scenario.

Subsequent to obtaining results from a combination of theoretical models and numerical examples, the factors influencing the timing of CCS investment are further analyzed. The results of the further analysis show that the CCS investment threshold under the secondary supply chain scenario is higher than that under the base scenario. In addition, the volatility of carbon prices and the proportion of income transferred between enterprises within the supply chain have a positive impact on the threshold, while the government's investment subsidy coefficient and CCS technology learning curve effect have, to the contrary, a negative impact. Therefore, enterprises within in a supply chain should consider comprehensively the impacts of various factors, before scientifically selecting the optimal investment opportunity and proportion of income to transfer, in order to reduce carbon dioxide emissions while protecting the economic interests of all parties, thereby ensuring the coordinated operation of the supply chain and optimization of CCS investment.

Supply chain; CCS investment; Option game; Investment threshold

2017-07-11

2017-12-10

Funded Project: Supported by the Social Science Foundation of Beijing (15JGB050)

F224

A

1004-6062(2020)02-0124-007

10.13587/j.cnki.jieem.2020.02.013

2017-07-11

2017-12-10

北京市社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目（15JGB050）

王喜平（1969—），女，河北定州人；華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理系副教授，博士；研究方向：低碳經(jīng)濟(jì)及可持續(xù)發(fā)展研究。

中文編輯：杜 健；英文編輯：Boping Yan